分布式数据库 TDSQL 是腾讯打造的高性能企业级数据库产品，具备强一致高可用、高 SQL 兼容度、分布式水平扩展、完整事务支持、企业级安全等特性，为客户提供完整可靠的分布式数据库解决方案。
TDSQL Boundless（原 TDStore）是分布式数据库 TDSQL 产品家族的新一代分布式数据库，是企业级数据库的性价比首选。采用容器化 Raft 集群架构，可提供多节点高性能读写能力和低成本海量存储；透明分布式全面兼容 MySQL 语法无需指定分片键，可实现单机数据库向企业级分布式数据库的无缝升级。
产品名 | 产品能力 |
TDSQL Boundless | 低成本海量存储 容器化 Raft 集群架构 透明分布式全面兼容 MySQL 语法 |
TDSQL 安全可靠版 | 兼容 MySQL 和 PostgreSQL 全链路安全可靠 |
TDSQL Boundless 产品概述
TDSQL Boundless 实例分为集群版和基础版两种：
集群版：由多个（≥3个）节点构成，以三副本 Raft 集群的形态提供高性能可用的数据库服务，适用于企业生产环境。
基础版：由单个节点构成，以较低的成本提供完整的数据库功能，适用于个人用户。
说明：
基础版实例创建后可以通过控制台升级为集群版实例，集群版实例创建后不可以降级为基础版实例。
TDSQL Boundless 实例内的节点分为对等架构和分离架构两种：
对等架构：计算层 SQL Engine 与数据层 TDStore 合并在一个物理节点中，减少硬件节点数量和跨节点通信，从而降低成本并提高性能。
分离架构：计算层 SQL Engine 与数据层 TDStore 分别在不同的物理节点中。
TDStore 技术架构
无论是集中式单机数据库还是分布式数据库，功能模块通常可以分为三大组件：
计算引擎：主要包括 SQL 解析、优化器、执行器等。
存储引擎：主要包括事务处理、数据存储等。
元数据服务：主要包括全局逻辑时钟服务、全局 ID 生成器、元数据存储、调度引擎（数据/容灾调度）以及负载采集等。
TDSQL Boundless 的总体架构如图所示：
计算引擎-SQLEngine
内核：基于 MySQL 8.0 实现，对 MySQL 兼容度高。
架构：计算层为多主架构，无状态化设计，每个 SQLEngine 节点均可读写，可以承受千万级别 QPS 写入压力。
交互：从管控节点获取全局事务时间戳和数据路由信息，然后与存储节点进行事务的交互，向客户端返回结果。
存储引擎-TDStore
架构：基于 LSM-Tree 和 Multi-Raft 的分布式 KV 存储引擎。
数据：基于 Raft 同步的多副本的存储，数据根据 Key 范围分布在不同 Region 上。
交互：TDStore 接收来自计算节点的请求，处理后返回结果；每个 Region 的主副本负责接收和处理读写请求。
元数据服务-TDMC
架构：基于 Raft 的一主两备的元数据管理集群，由 Leader 提供服务。
数据：
分配全局唯一且递增的事务 ID。
管理 TDStore 和 SQLEngine 元数据。
管理 Region 数据路由信息。
全局 MDL 锁管理。
管控：
调度 Region 的分裂、合并、迁移、切主。
存储层的扩缩容调度。
存储层的负载均衡调度。
各维度的异常事件告警。
存储模型
TDSQL Boundless 的存储引擎会将所有用户数据映射到（-∞，+∞）的线性有序无限的 Key 空间中，每行数据对应到 key 空间中的某个点。
//示例create table t1 (f1 varchar(50),f2 varchar(20),f3 varchar(20),f4 varchar(20),primary key(f1,f2),index idx_f3(f3));insert into t1 values('a', 'b', 'c', 'd');
在上图的示例中，插入一行数据后，会产生两个 KV 键值对：
主键：pk_encode('t1', 'a', 'b') -> pk_value_encode('c', 'd')
索引：sk_encode('idx_f3', 'c', 'a', 'b') -> sk_value_encode()
因为每个 key 的最前面部分是该数据对象（表/索引/分区表）的 ID，故该数据对象的所有数据会连续分布在 Key 空间的某一段上。
三层组织模式（DO-Region-RG）
数据对象（Database Object）：例如表（table），分区（Partition），索引（Index），通常会为这些数据对象分配一个全局唯一的 ID（index_id）。
数据分片（Region）：
①：一段连续的，左闭右开的 key 空间，[startkey, endkey)。
②：一个数据库对象对应一个或多个 Region，且在运行过程中，可以根据数据调度策略，对 Region 进行分裂，或将多个 Region 合并为一个 Region。
③：数据调度的基本单位，不同的 region 可以分布在该实例中的任何节点。
④：Region 是一个逻辑概念，在底层存储上，并不是完全独立的一段或一个文件。
复制组（Replication Group）：
①：一个复制组中可以包含一个或多个 Region，这些 region 属于一个或多个数据对象。
②：在运行过程中，可以合并 RG，也可以分裂 RG（具体实现中通过创建 RG，迁移 region 进入或离开 RG 等来实现）。
③：一个 RG，对应一个 Raft 日志流（Redolog/WAL），如果一个事务（transaction）所涉及到的 key 都在一个 RG 内，则该事务可转换为单机事务，如果一个事务涉及数据跨 RG，则需要走两阶段的分布式事务协议。
对等架构节点
在 TDSQL Boundless 的架构设计中，我们既要让计算离存储（缓存/存储）尽可能的近，也要能做到计算与存储分离实现高弹性，因此 TDSQL Boundless 的设计为：
采用对等架构（HyperNode）设计，每个对等节点（进程）均包含完整的计算、存储、日志三个功能引擎。
计算层与本地存储采用本地访问模式，访问远端存储则采用网络 RPC 访问模式，尽可能的确保访问本地数据的性能。
根据不同业务场景的需要，通过元数据及调度模块，也可以实现对节点进行角色指定，例如支持全功能节点（计算存储日志三个服务都提供），计算节点（仅支持计算，所有数据通过 Remote 访问），存储节点（仅支持数据存储），日志服务（仅提供日志订阅服务）等。
说明：
节点角色指定的功能特性暂未开放。
